Autentizace RF vysílačů na základě nedokonalostí rádiového řetězce

Abstract

Tato práce se zaměřuje na klasifikaci vysokofrekvenčních vysílačů v závislosti na nedokonalostech jejich komponent pomocí algoritmu strojového učení. Práce je rozdělena na dvě části - teoretickou a praktickou.V teoretické části je nejprve popsána základní struktura vysílače s přímou konverzí a jsou uvedeny nedokonalosti rádiového front-endu, které mohou být využity ke klasifikaci. Dále jsou vysvětleny vybrané metody strojového učení s učitelem, zejména metoda support vector machines a neuronové sítě. Praktická část se zabývá implementací a dosaženými výsledky těchto dvou metod v prostředí MATLAB na problému klasifikace rádiových front-endů.This work focuses on classifying Radio Frequency transmitters depending on their Radiofrequency imperfections by using a machine learning algorithm. The thesis is divided into two parts – theoretical and practical. The theoretical part can be divided into three branches. In the first branch, an overview of the RF transmitter with direct conversion is given. In the second one, Possible imperfections in the radio front-end are studied. In the third one, some supervised machine learning algorithms were explained. A detailed explanation of the support vector machine and neural network algorithms is given. The practical part deals with the implementation of support vector machines and neural networks in the MATLAB program and the evaluation of results.